plt.subplot(221 + j)

`plt.subplot(221 + j)`是用于在matplotlib中创建多个子图的函数。其中的参数`221 + j`表示将整个图形窗口分为2行2列，当前子图的位置为1+j。具体来说，`221`表示将图形窗口分为2行2列，并将当前子图的位置设置为1，而`j`表示在当前子图的基础上进行偏移，即在当前子图的右边添加j个子图。

以下是一个示例代码，演示了如何使用`plt.subplot(221 + j)`创建多个子图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个2行2列的图形窗口
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))

# 循环创建8个子图
for j in range(8):
    # 在当前子图的位置上创建一个散点图
    ax = fig.add_subplot(221 + j)
    ax.scatter(x, y, c='r', marker=shape[j])
    ax.set_title('第 + str(j+1) + '个子图')

# 显示图形窗口
plt.show()

这段代码会创建一个2行2的图形窗口，并在每个子图的位置上创建一个散点图。每个子图的标题会显示为"第x个子图"，其中x表示子图的位置。

相关问题

B, T, C, H, W =inputs.shape for i in range(3): for j in range(T): plt.subplot(1, 3, 1) plt.imshow(inputs[i, j].transpose(1,2,0)/255.0) print(inputs[i, j].shape) plt.title('Input') plt.subplot(1, 3, 2) plt.imshow(trues[i, j].transpose(1,2,0)) plt.title('Ground Truth') plt.subplot(1, 3, 3) plt.imshow(preds[i, j].transpose(1,2,0)) plt.title('Prediction') plt.show()解释

这段代码是一个简单的循环，用于可视化输入数据、真实数据和预测数据。首先，根据输入数据的形状（B, T, C, H, W），其中B表示batch size，T表示时间步数，C表示通道数，H表示高度，W表示宽度。然后使用两个嵌套的循环来遍历每个时间步和每个样本。

在每个时间步和样本中，代码会使用plt.subplot函数创建一个1x3的子图，其中第一个子图用于显示输入数据，第二个子图用于显示真实数据，第三个子图用于显示预测数据。然后使用plt.imshow函数将数据可视化，并将其转置为（H，W，C）的形状。最后，使用plt.title函数给每个子图添加标题，并使用plt.show函数显示图像。

这段代码的作用是在每个时间步和样本中可视化输入数据、真实数据和预测数据，以便进行模型的调试和分析。

把下面这段代码改成动态显示图aa=api.get_tick_serial("SHFE.hc2310",8000).last_price.values diff = [j-i for i, j in zip(aa[:-1], aa[6:])] a = [] b=[] # fig, ax = plt.subplots() for i in aa: plt.subplot(211) plt.clear() plt.plot(a) plt.pause(0.5) a.append(i) # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化 # plt.show() for j in diff: plt.subplot(212) plt.clear() plt.plot(b) plt.pause(0.5) b.append(j) plt.show()

好的，我来帮你改写一下。下面是修改后的代码，可以实现动态展示图形：

import matplotlib.pyplot as plt
import tushare as ts

api = ts.pro_api("你的token")

aa = api.get_tick_serial("SHFE.hc2310", 8000).last_price.values
diff = [j-i for i, j in zip(aa[:-1], aa[6:])]
a = []
b = []

fig, axs = plt.subplots(2, 1)

plt.ion()  # 打开交互模式

for i in aa:
    a.append(i)
    axs[0].clear()
    axs[0].plot(a)
    axs[0].set_title("SHFE.hc2310实时价格")

    plt.pause(0.5)

for j in diff:
    b.append(j)
    axs[1].clear()
    axs[1].plot(b)
    axs[1].set_title("SHFE.hc2310价格变化率")

    plt.pause(0.5)

plt.ioff()  # 关闭交互模式
plt.show()

修改后的代码中，我们使用了 `plt.ion()` 打开了交互模式，并在每次更新数据后调用 `plt.pause(0.5)` 进行暂停，以实现动态展示效果。同时，我们将两个子图放在了一个 `2x1` 的布局中展示，更加直观。